媒体·社会与国家

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出版者:中国社会科学出版社
作者:岳谦厚
出品人:
页数:278
译者:
出版时间:2008-5
价格:23.00元
装帧:
isbn号码:9787500468981
丛书系列:
图书标签:
  • 社会
  • 大公报
  • 传媒
  • 媒体研究
  • 社会学
  • 政治学
  • 传播学
  • 国家认同
  • 公共政策
  • 文化研究
  • 媒介政治
  • 社会发展
  • 大众传媒
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具体描述

《媒体•社会与国家》是以《大公报》报道、社评及其所刊文章为基本素材的一些专题性研究,且以20世纪30年代前后发生的某些重要历史事件为主要研究对象或范畴,而非20世纪初期《大公报》与中国社会的整体性研究。作者通过对《大公报》所刊文章及社评的研究分析,从不同侧面反映了20世纪初期的中国社会状况。《大公报》于1902年6月17日(清光绪二十八年五月十二日)在天津创办,曾先后或同时在上海、长沙、重庆、桂林、香港、北京等地出版,至今仍在香港刊行,是20世纪中国最有影响力的民营报纸之一,亦是中国唯一一份具有百年历史的中文报纸。在其存续及发展过程中,详细记录了近代中国所发生的许多重大历史事件或众多有趣的历史现象,见证了百年中国所经历过的各种社会变化。正如有学者指出的那样:“《大公报》作为中国社会现代化的产物,其存在本身,包括其与社会的互动,都显示了近代中国历史的丰富性和复杂性。《大公报》作为报纸媒体在近代中国社会的出现和生生不息,这种历史现象本身,即蕴含着不可忽视的历史价值。也正因为如此,《大公报》本身就是一个亟待深入开掘的‘宝藏’,吸引了中外学者的广泛关注。”换言之,将《大公报》视为一种重要的历史资源并以之为一种基本的分析依据来考察近代中国社会是可取的,且为先前的许多研究所证明。

好的,这是一份关于一本名为《深度学习:原理与实践》的图书简介,内容详细且不涉及您提供的书名《媒体·社会与国家》中的任何主题: --- 深度学习:原理与实践 ——构建智能系统的基石与前沿探索 内容概述 《深度学习:原理与实践》是一部全面、深入且极具实操指导意义的专业著作,旨在为读者提供构建和理解现代人工智能系统的理论基础与工程实践路径。本书旨在弥合理论深度与工程应用之间的鸿沟,无论您是计算机科学专业学生、数据科学家、人工智能研究人员,还是希望将深度学习技术应用于自身业务的技术专家,都将从中受益匪浅。 全书结构严谨,逻辑清晰,从最基础的数学和概率论回顾开始,逐步引导读者进入复杂的多层神经网络架构世界。本书不仅详尽阐述了反向传播算法、优化器选择(如SGD、Adam等)的核心机制,更深入剖析了卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)及其变体(如LSTM、GRU)的构建原理、优势与适用场景。随后,内容迅速扩展至当前人工智能领域最前沿的Transformer架构,并详细解读了其自注意力机制的数学细节和对自然语言处理(NLP)领域的革命性影响。 本书的特色在于对“实践”二字的强调。每一核心理论概念之后,都紧跟着配套的工程实现细节和代码示例(主要基于PyTorch框架),确保读者能够将晦涩的数学公式转化为可运行、可调试的实际模型。 核心章节与深度剖析 第一部分:基础奠基与前置知识 本部分为读者打下坚实的理论基础。我们首先回顾了线性代数、多元微积分在构建神经网络中的核心作用,特别强调了梯度下降法的收敛性分析。随后,介绍了信息论中熵、交叉熵的概念,它们是衡量模型性能和指导损失函数设计的关键工具。 重点章节: 1.3 激活函数的非线性世界: 详细对比了Sigmoid、Tanh、ReLU及其变体的优缺点,包括梯度消失问题的成因与缓解策略。 2.1 反向传播的微积分本质: 不仅展示了如何应用链式法则计算梯度,更从计算图的角度解释了其高效的实现方式,为理解现代框架中的自动微分机制做好铺垫。 第二部分:核心网络架构的构建与优化 这一部分是本书的实践核心,系统介绍了主流的深度学习网络模型。 2.1 卷积神经网络(CNN)的视觉革命: 深入探讨了卷积核的权重共享机制、池化层的降维作用。我们不仅分析了LeNet、AlexNet的经典结构,更详尽地剖析了残差网络(ResNet)中残差连接如何有效地解决了深层网络训练的退化问题,并介绍了批标准化(Batch Normalization)在加速收敛中的关键作用。对于图像分割任务,本书还引入了U-Net结构及其在医学影像分析中的应用。 2.2 序列建模的演进:RNN到Transformer: 序列数据的处理是深度学习的另一大支柱。本书首先解释了标准RNN在处理长距离依赖时的局限性。随后,详细拆解了长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)的“门”结构,解释了遗忘门、输入门和输出门如何协同工作以精确控制信息流。 2.3 Transformer架构的突破: 这一章是本书的亮点之一。我们用数个篇幅详细阐释了“多头自注意力机制”的计算流程,对比了Scaled Dot-Product Attention与传统RNN的并行计算能力差异。我们还讨论了位置编码(Positional Encoding)的必要性,以及Encoder-Decoder结构在机器翻译中的应用实例。 第三部分:高级主题与工程实践 高级主题部分聚焦于解决实际工程中遇到的复杂问题,以及当前AI研究的前沿方向。 3.1 生成模型的前沿: 深入介绍了变分自编码器(VAE)和生成对抗网络(GAN)。在GAN部分,我们不仅讲解了判别器与生成器之间的博弈过程,还对比了DCGAN、WGAN等改进模型,并讨论了模式崩溃等常见训练难题的解决方法。 3.2 深度强化学习基础: 强化学习是实现通用人工智能的关键路径之一。本书提供了对Q-Learning、Policy Gradient方法的清晰概述,并重点讲解了深度Q网络(DQN)的经验回放机制和目标网络的使用,为读者理解如AlphaGo等系统的底层逻辑打下基础。 3.3 模型部署与效率优化: 理论模型必须走向应用。本章涵盖了模型量化、模型剪枝等模型压缩技术,讨论了如何利用ONNX等标准格式进行跨平台部署,并简要介绍了GPU加速计算的底层原理。 本书目标读者 1. 在校学生: 计算机科学、电子信息工程、应用数学等专业,需要一本权威教材作为课程学习和毕业设计参考。 2. 初级与中级数据科学家: 渴望系统性地梳理和深化已有的深度学习知识,特别是对复杂模型(如Transformer)的内部机制感到困惑者。 3. 软件工程师与架构师: 希望将AI能力集成到现有产品线中,需要了解端到端模型构建、优化及部署流程的专业人士。 结语 《深度学习:原理与实践》不仅仅是一本教科书,更是一份通往下一代智能计算实践的路线图。通过扎实的理论讲解和紧贴前沿的工程案例,本书致力于培养读者独立分析问题、设计创新模型并高效实现解决方案的能力。掌握本书内容,即是掌握了驱动当前技术浪潮的核心引擎。 ---

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读后感

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用户评价

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这本书的笔触犀利得像手术刀,直插那些社会结构性问题的核心,却又巧妙地避开了高高在上的说教腔调。作者似乎拥有一种罕见的直觉,总能在看似平静的表象下,捕捉到正在酝酿的、甚至尚未被多数人意识到的深层矛盾。书中对“符号资本”在特定群体中流通机制的描述,简直是醍醐灌顶。他没有停留在理论的抽象层面,而是通过一系列精心挑选的案例——从一次小型艺术展览的策展争议到一场跨国公司内部的文化冲突——将复杂的社会学概念具象化,变成可以触摸、可以感知的现实冲突。那种分析的层次感极强,你以为自己已经看透了表层博弈,作者却轻轻揭开下一层,露出权力关系的幽微运作。整本书读下来,让人感到一种酣畅淋漓的智力挑战,仿佛在跟随一位顶尖棋手推演局势,每一步都饱含深意。我特别欣赏作者在引述他人观点时的精准度,他能将看似南辕北辙的学说熔于一炉,搭建出一个更具包容性的分析框架,而不是简单地进行罗列堆砌。

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这本书给我的感觉,就像是走进了一个设计精巧的迷宫。作者似乎并不急于指引你走出困境,而是鼓励你在其中探索不同的路径,去体验迷宫本身的结构美感。它的行文风格极其个人化,充满了强烈的、近乎哲学的反思色彩。作者似乎对“确定性”抱有一种天然的怀疑,书中大量的篇幅都在探讨那些模糊地带、那些灰色区域,以及那些难以被简单定义的社会角色。这种对模糊性的拥抱,反而提供了一种看待世界的全新视角——它不再是黑白分明的对立,而是无数色彩的微妙渐变。书中对特定社会群体心理状态的刻画尤其动人,那种描述细腻到令人心悸,仿佛作者曾与他们同呼吸共命运。它让人不得不重新审视自己过去习以为常的判断标准,并意识到,我们所信奉的“常识”,往往只是特定历史条件下的产物,随时可能被新的经验所颠覆。

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这部著作的语言风格极为冷峻、克制,字里行间透露出一种对社会现象的深刻洞察力,但处理方式却异常的节制,几乎不带任何情绪色彩。它就像是一台高精度的仪器,冷静地记录着社会运行的各项参数。我印象最深的是作者在分析信息传播的“噪音”与“信号”辨识问题时所采用的比喻系统,那些比喻既新鲜又精准,一下子点亮了原本晦涩难懂的概念。阅读过程中,我时常会停下来,反复咀嚼某些句子,不是因为它们晦涩,而是因为它们所承载的信息密度实在太大了。这本书对学术规范的尊重也体现在每一个细节中,引注和旁征博引的处理得当,既丰富了文本的厚度,又保持了阅读的流畅性。它最终呈现出的,是一种高度浓缩的智力精华,读起来虽然需要集中全部的注意力,但所获得的思维上的满足感,是其他很多轻量级读物无法比拟的。

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这部作品的文字宛如一位经验丰富的老者,娓娓道来他毕生对这个复杂世界的观察与思考。他没有刻意去构建宏大的理论体系,而是将目光聚焦于那些看似微不足道却又深刻影响我们日常生活的细节。比如,书中对某次地方性社会运动的深度剖析,远超一般新闻报道的广度和深度。作者似乎在每一处转折点都停下来,用一种近乎人类学家的细致去描摹参与者的动机、情感的涌动,以及他们与周遭环境的复杂互动。我尤其欣赏他那种不预设立场的姿态,他没有急于给出“好”或“坏”的标签,而是耐心地铺陈事实的肌理,让读者自己去拼凑出更完整、更立体的图景。那种叙事节奏,初读时可能会觉得略显缓慢,但一旦沉浸其中,便会发现其中蕴含的巨大张力——它是关于权力、关于记忆,以及时间如何悄无声息地重塑认知的细腻探讨。读完之后,我感觉自己像是从一场漫长而深入的田野调查中归来,虽然心中充满了新的疑问,但对世界运转的底层逻辑,却有了更谦卑和更坚实的理解。它不是一本提供标准答案的教科书,更像是一面打磨精良的镜子,映照出我们集体心智的微妙纹理。

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如果用音乐来形容,这本书就像是一部结构复杂的交响乐,开篇低沉铺陈,大量的配器(各种社会现象的描写)在不同声部交织,听起来略显芜杂,但所有的声响都在为最终的高潮积蓄能量。它的阅读体验是渐进式的,需要读者投入相当的耐心去适应作者搭建的语境。我个人觉得,它更像是一部思想家的“私人备忘录”,里面充斥着大量的旁注、质疑和自我修正。很多章节的论证逻辑链条非常长,一个观点要经过三四层小论据的支撑才能最终站稳脚跟。这使得它在可读性上可能不如那些观点明确、论证线性的读物,但其带来的思维回响却更为悠远。特别是书中关于“集体记忆的重塑”那一章节,作者采用了大量的历史文本对比分析,那种细致入微的文本解读工作,让人看到了学术研究的严谨与迷人之处。它不是让你快速获得结论,而是邀请你参与到一场漫长而艰苦的求知过程中去。

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